参考：http://scikit-learn.org/stable/model_selection.html
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3.1. Cross-validation: evaluating estimator performance
3.1.1. Computing cross-validated metrics
3.1.1.1. Obtain...
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2015-07-27 23:13:01
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当我们使用正则化的线性回归方法预测房价时，发现得到的模型应用于新的数据上时有很大误差，这时，我们可以选择一些解决方案，例如：
上图中的这六种解决方案都有相应的条件，如图中蓝色字体所示。【一、回归模型选择】我们引入一类数据集，叫做cross validation set，即交叉验证数据集。将所有数据按6：2：2
分为training set , cross validation set , t...
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2015-07-27 23:05:00
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终于搞明白了如何用sklearn做交叉验证！！！一般在建立完模型之后，我们要预测模型的好坏，为了试验的可靠性（排除一次测试的偶然性）我们要进行多次测试验证，这时就要用交叉验证。sklearn中的sklearn.cross_validation.cross_val_score函数已经帮我们做好了。直接...
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2015-07-24 22:32:53
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作业四的代码题目主要是基于ridge regression来做的，并加上了各种cross-validation的情况。由于ridge regression是有analytic solution，所以直接求逆矩阵就OK了，过程并不复杂。只有在做cross-validation的时候遇上了些问题。#en...
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2015-07-01 20:32:28
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交叉验证(Cross-Validation):有时亦称循环估计， 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析， 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。WIKI交叉验证对于人工智能，机器学习，模式...
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2015-05-06 10:42:33
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再谈多项式回归，本节再次提及多项式回归分析，理解过拟合现象，并深入cross-validation(交叉验证),regularization(正则化)框架，来避免产生过拟合现象，从更加深入的角度探讨理论基础以及基于R如何将理想照进现实。...
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2015-04-10 18:10:29
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交叉验证是一种模型选择方法，其将样本的一部分用于训练，另一部分用于验证。因此不仅考虑了训练误差，同时也考虑了泛化误差。从这里可以看出机器学习、数据挖掘与传统统计学的一个重要差别：传统统计学更注重理论，追求理论的完整性和模型的精确性，在对样本建立某个特定模型后，用理论去对模型进行各种验证；而机器学习/数据挖掘则注重经验，如交叉验证，就是通过不同模型在同一样本上的误差表现好坏，来选择适合这一样本的模型，而不去纠结理论上是否严谨。...
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2015-01-19 11:02:31
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交叉验证是一种检测model是否overfit的方法。最常用的cross validation是k-fold cross validation。具体的方法是：1.将数据平均分成k份，0，1，2，，，k-12.使用1~k-1份数据训练模型，然后使用第0份数据进行验证。3.然后将第1份数据作为验证数据。...
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2015-01-02 12:05:04
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一：交叉验证（crossvalidation）（附实验的三种方法）方法简介
（1） 定义：交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用中，例如PCR（Principal Component Regression） 、PLS（Partial
least squares regression）回归建模中。在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的...
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2014-12-18 11:59:28
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什么是交叉检验（K-fold cross-validation）K层交叉检验就是把原始的数据随机分成K个部分。在这K个部分中，选择一个作为测试数据，剩下的K-1个作为训练数据。交叉检验的过程实际上是把实验重复做K次，每次实验都从K个部分中选择一个不同的部分作为测试数据（保证K个部分的数据都分别做过测...
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2014-12-14 21:13:02
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